Novel trends, challenges and new perspectives for enamel repair and regeneration to treat dental defects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dental enamel is the hardest tissue in the human body, providing external protection for the tooth against masticatory forces, temperature changes and chemical stimuli. Once enamel is damaged/altered by genetic defects, dental caries, trauma, and/or dental wear, it cannot repair itself due to the loss of enamel producing cells following the tooth eruption. The current restorative dental materials are unable to replicate physico-mechanical, esthetic features and crystal structures of the native enamel. Thus, development of alternative approaches to repair and regenerate enamel defects is much needed but remains challenging due to the structural and functional complexities involved. This review paper summarizes the clinical aspects to be taken into consideration for the development of optimal therapeutic approaches to tackle dental enamel defects. It also provides a comprehensive overview of the emerging acellular and cellular approaches proposed for enamel remineralization and regeneration. Acellular approaches aim to artificially synthesize or re-mineralize enamel, whereas cell-based strategies aim to mimic the natural process of enamel development given that epithelial cells can be stimulated to produce enamel postnatally during the adult life. The key issues and current challenges are also discussed here, along with new perspectives for future research to advance the field of regenerative dentistry.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle